ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Improved Mixed Estimator Using...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Improved Mixed Estimator Using Two Auxiliary Variables for Full Extreme Maximum and Minimum Values in Single Phase Sampling

العنوان بلغة أخرى: مقدر مختلط محسن باستخدام متغيرين مساعدين للقيم القصوى والدنيا الكاملة في أخذ العينات أحادية الطور
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: أولاتايو، تيموثي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Olatayo, Timothy O.
مؤلفين آخرين: مادو، بيتر ن. (م. مشارك) , أوغونيينكا، بيتر الأول (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج21, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 190 - 210
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1480101
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
معامل الارتباط | الكفاءة النظرية | علم الإحصاء | التعلم الآلي
كلمات المؤلف المفتاحية:
المتغيرات المساعدة | القيم القصوى | متوسط الخطأ المربع | مقدرات النسبة | مقدر الانحدار | أخذ العينات أحادي الطور | Auxiliary Variables | Extreme Values | Mean Square Error | Ratio Estimators | Regression Estimator | Single-Phase Sampling
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم إنشاء استخدام متغيرات مساعدة متعددة لتحسين الدقة في مقدرات النسبة والانحدار والمنتج على التوالي. ومع ذلك، فإن وجود قيم متطرفة في التوزيع يمكن أن يلغي هذه الكفاءة أولاتايو وآخرون. (2020). يمكن أن تكون القيم القصوى قيم صغيرة أو دنيا أو كبيرة أو قصوى. طورت هذه الدراسة مقدر نسبة الانحدار مع متغيرين مساعدين، معامل الارتباط ومعامل التباين تحت نوعين من القيم القصوى في التوزيع. تتناول هذه الدراسة حالات القيمة القصوى الكاملة التي افترضت أن كل من الدراسة ومتغيرين مساعدين لهما قيم متطرفة موجودة في توزيعاتهما. تم إجراء تحليلات الكفاءة النظرية والتجريبية والنسبة المئوية النسبية للقيم القصوى العالية والقصوى الكاملة (فهمييف) وحالات القيم القصوى المنخفضة والدنيا الكاملة (فلمييف). أظهر التحليل أن المقدر المطور فعال على المقدرات التي تمت مراجعتها.

The use of multiple auxiliary variables has been established to improve precision in the estimators of ratio, regression and product respectively. However, the presence of extreme values in the distribution could annul such efficiency Olatayo et al. (2020). Extreme values could be small or minimum, large or maximum values. This study had developed a ratio-cum-regression estimator with two auxiliary variables, correlation coefficient and coefficient of variation under two types of extreme values in the distribution. This study considers full extreme value cases which assumed that both the study and two auxiliary variables had extreme values present in their distributions. Theoretical, empirical and percentage relative efficiency analyses were carried out for Full High and Maximum Extreme Values (FHMaEV) and Full Low and Minimum Extreme Values cases (FLMiEV). The analysis showed that the developed estimator is efficient over the reviewed estimators.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.